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仿真環(huán)境的 采樣速度慢 ，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)瓶頸。例如，論文中常用的 MuJoCo 環(huán)境，臺式機(jī)或服務(wù)器的 CPU 上運(yùn)行仿真環(huán)境，一小時(shí)大概采集十萬或百萬步（1e5 或 1e6 步）；訓(xùn)練一個(gè)智能體（收斂后）需要十多個(gè)小時(shí)。 加快仿真環(huán)境的采樣速度，通常有以下方法： 增加并行
如果不刪除硬盤肯定會被撐滿，所以Kakfa提供了兩種策略來刪除數(shù)據(jù)。一是基于時(shí)間，二是基于partition文件大小。具體配置可以參看它的配置文檔。 二、Page Cache 為了優(yōu)化讀寫性能，Kafka利用了操作系統(tǒng)本身的Page Cache，就是利用操作系統(tǒng)自身的內(nèi)存而不是JVM空間內(nèi)存。這樣做
業(yè)務(wù)場景： 產(chǎn)品有個(gè)功能是設(shè)置主題。類似手機(jī)自動切換壁紙，以及其他功能顏色，icon，字體等。 管理員需要在后端管理系統(tǒng)多次下載不同主題，（至于要干啥就不說了...），主題中可能有 30 ~ 100個(gè)高清壁紙, icon 等?，F(xiàn)在每次下載主題（31張高清圖片）至少需要 10s。有什么
?? 之前寫過兩次yolov8目標(biāo)檢測部署，后續(xù)繼續(xù)思考，針對部署還有優(yōu)化空間，本示例的部署方式優(yōu)化了部署難度，加快了模型推理速度（略微增加了后處理的時(shí)耗）。 特別說明：如有侵權(quán)告知?jiǎng)h除，謝謝。 【完整代碼】代碼和模型 ?? onnx轉(zhuǎn)rknn模型這一步就不再贅述，請
??特別說明：參考官方開源的yolov8代碼、瑞芯微官方文檔、地平線的官方文檔，如有侵權(quán)告知?jiǎng)h，謝謝。 ??模型和完整仿真測試代碼，放在github上參考鏈接 模型和代碼。 ??因?yàn)橹皩懥藥灼獃olov8模型部署的博文，存在兩個(gè)問題：部署難度大、模型推理速度慢。該篇解
??特別說明：參考官方開源的yolov8代碼、瑞芯微官方文檔、地平線的官方文檔，如有侵權(quán)告知?jiǎng)h，謝謝。 ??模型和完整仿真測試代碼，放在github上參考鏈接 模型和代碼。 ??因?yàn)橹皩懥藥灼獃olov8模型部署的博文，存在兩個(gè)問題：部署難度大、模型推理速度慢。該篇解
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) MEMORY（Memory Oriented Database）存儲引擎，中文名“內(nèi)存式數(shù)據(jù)庫”，是一種新型的存儲引擎，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是能夠在內(nèi)存中快速訪問和處理海量數(shù)據(jù)。該存儲引擎是基于鍵值對存儲的，其中值可以是任意類型的數(shù)據(jù)，包括字符串、整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)等。
楊凈 艷艷 發(fā)自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI 何愷明團(tuán)隊(duì)又上新了。 這次，他們的成果圍繞當(dāng)下最火的AIGC背后的CLIP展開。 ——只在該模型的極簡結(jié)構(gòu)上，施加了一個(gè)簡單的mask，就讓新模型的速度快了3.7倍。 同時(shí)，性能還可以做到 不降反升 。 團(tuán)隊(duì)表示，希望他們的工作能
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